# 线性回归的从零开始实现
import random
import torch
from d2l import torch as d2l
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
# 根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。我们使用线性模型参数w、b和噪声项e生成数据集及其标签
def syntheic_data(w, b, num_examples):
    """生成y=Xw+b+噪声"""
    x = torch.normal(0,1,(num_examples,len(w))) # 返回一个张量包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。
    y = torch.matmul(x,w) + b  # 矩阵对应元素相乘